AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導(dǎo)。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器，滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致，分別為接口調(diào)用費與平臺軟件費。3、應(yīng)用層（2C）應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開發(fā)，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶的需求，將AIGC技術(shù)切實融入用戶需求，實現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地?？梢酝ㄟ^網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.龍巖什么是AIGC弊端

    AIGC助力內(nèi)容分發(fā)，緩解人類壓力在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)，AI除了常見的個性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應(yīng)用場景，如虛擬人主播，以視頻或直播的形式發(fā)放內(nèi)容，打造沉浸式體驗。如新華社數(shù)字記者“小諍”、央視網(wǎng)虛擬主播“小C”、阿里巴巴數(shù)字人“冬冬”、百度智能云AI手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡(luò)電商出現(xiàn)以來，社會的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡(luò)時代的受益者，也在推動社會發(fā)展進程中扮演關(guān)鍵角色。自十年前網(wǎng)絡(luò)直播出現(xiàn)，帶動帶貨模式變革以來，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當(dāng)下，AIGC走在時代前沿，可以賦能電商行業(yè)的多個領(lǐng)域，可能帶來新一輪的行業(yè)變革。、AIGC助力商品建模，改善購物體驗對比傳統(tǒng)的購物模式，網(wǎng)購的一個典型問題在于只能通過圖片了解商品，難以觀察到全貌，也讓以次充好的不法商家有機可乘。而AIGC技術(shù)可以通過視覺算法生成商品的三維模型，提供多方位視覺體驗，節(jié)省溝通成本，改善用戶體驗，促成用戶成交與轉(zhuǎn)化。除了三維建模，AIGC還有更高級的應(yīng)用方式，如阿里巴巴的每平每屋業(yè)務(wù)就利用AIGC技術(shù)，實現(xiàn)線上“商品放家中”的模擬展示效果。 龍巖公司AIGC為什么重要盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來，如在美國原創(chuàng)的模糊邏輯。

    AIGC在電商行業(yè)應(yīng)用在商品展示環(huán)節(jié)：AIGC生成3D模型用于商品展示和虛擬適用，提升線上購物體驗；在主播打造環(huán)節(jié)：打造虛擬主播，賦能直播帶貨；在交易場景環(huán)節(jié)：虛擬商城構(gòu)建，智能聊天機器人，賦能線上和線下秀場加速演變，為消費者提供全新的購物場景。4、AIGC在娛樂行業(yè)應(yīng)用全員娛樂：在圖像內(nèi)容生成應(yīng)用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、人像屬性變換）社交互動：虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅、聊天機器人、聊天互動游戲。5、AIGC在其他行業(yè)應(yīng)用在教育行業(yè)：AIGC為教育工作者提供了豐富的教學(xué)工作與內(nèi)容素材。比如，在通過數(shù)字人生成技術(shù)，可對歷史人物進行生成并與之對話，提升課堂互動。再比如，通過ChatGPT生成創(chuàng)意性教學(xué)方案，提供更加普遍的授課思路。在工業(yè)行業(yè)：將AIGC技術(shù)融合工業(yè)設(shè)計軟件CAD，Solidworks中，通過文本輸入提示語生成，特定樣式的機構(gòu)模型供設(shè)計者參考。比如“設(shè)計一款衛(wèi)星太陽能電池板可伸縮折翼機構(gòu)”通過AIGC模型生成3D設(shè)計機構(gòu)。AIGC在內(nèi)容生成行業(yè)的突破，將提升內(nèi)容創(chuàng)作者，設(shè)計師，工程師，教育工作者等各行業(yè)人員工作效率與質(zhì)量。同時，將加速企業(yè)數(shù)字化與智能化進程。

    AIGC推動創(chuàng)意落地，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離。從創(chuàng)意到表達的跨越，AI可以保駕護航，幫助人類化不可能為可能。舉例來說，當(dāng)前勞動密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對質(zhì)量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力，此后沉浸式觀影體驗成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求，影視特技與應(yīng)用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，但后期制作與渲染，復(fù)雜程度也都水漲船高，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼，而AI技術(shù)就有推動變革的潛力。從技術(shù)角度來說，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的，比如場景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，逐漸打造世界的雛形，再通過骨骼綁定和動作設(shè)計讓模型活起來，之后的定分鏡、調(diào)燈光、鋪軌道、取鏡頭等等無不費時費力，后期的解算和渲染等工作同樣如此?？梢哉f在影視工作的每個環(huán)節(jié)都有大量重復(fù)性工作或等待時間，無形中拖慢了工作節(jié)奏。因此現(xiàn)在就有企業(yè)致力于解封流程生產(chǎn)力，比如優(yōu)酷的“妙嘆”工具箱，在動漫中實時渲染，幫助工作者實時把握效果或做出修改，節(jié)省了大量成本，減輕人員負擔(dān)，目前已被多家國漫企業(yè)采用。 霍金斯認為，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，早先復(fù)制人類智能的努力無一成功，究其原因。

    ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學(xué)習(xí)（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學(xué)習(xí)：強化學(xué)習(xí)策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強大學(xué)習(xí)能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學(xué)習(xí)什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓(xùn)練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對話。ChatGPT原理：舉個簡單的例子進行說明，公司員工收到領(lǐng)導(dǎo)安排任務(wù)，需完成一項工作匯報的PPT。當(dāng)員工完成工作PPT制作時，去找領(lǐng)導(dǎo)匯報，領(lǐng)導(dǎo)在看后認為不合格，但是沒有清楚的指出問題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領(lǐng)導(dǎo)的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領(lǐng)導(dǎo)查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領(lǐng)導(dǎo)思維方式。而如果領(lǐng)導(dǎo)在旗艦次查看時，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機器——這樣的智能機器將不再只是對人類大腦的簡單模仿。南平科技AIGC是什么

它應(yīng)該像大腦一樣運轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？龍巖什么是AIGC弊端

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應(yīng)用至圖像分類任務(wù)，此后Transformer開始在CV領(lǐng)域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續(xù)與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識，正在成為視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預(yù)訓(xùn)練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡單且質(zhì)量不高，遠不能夠滿足現(xiàn)實場景中靈活多變以高質(zhì)量內(nèi)容生成的要求。預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。 龍巖什么是AIGC弊端